Lê Thị Hoàng Yến * , Phan Anh Cang Phan Thượng Cang

* Tác giả liên hệ (lthyen1@nomail.com)

Abstract

Stroke (Brain attack) is not only one of the two reasons leading human death over the world but also the most popular and dangerous cerebrovascular disease. In Vietnam, the lack of the specialized equipment as well as the force of qualified experts has become the massive problem for the accurate diagnosis as well as the efficient and well-timed treatment of stroke, especially intracerebral hemorrhage, the acute type of stroke. Based on analyzing and giving the solutions for the challenges, a service-oriented architecture for the big data-driven knowledge management system on medical intracerebral hemorrhage images was proposed. The suggested architecture provides the capability to develop the intracerebral hemorrhage knowledge systematically, consisting of the knowledge exploration and the knowledge exploitation. As a result, it can contribute to the timely and effective support in the treatment of intracerebral hemorrhage. Besides, the architecture adapts to the modern knowledge service modeling tendency. According to this trend, the knowledge management system can be expended, shared and integrated with more knowledge contributed from specialists, doctors, hospitals, and research institutes.
Keywords: Big data, Knowledge management system, Medical image processing, SOA, Stroke

Tóm tắt

Tai biến mạch máu não (TBMMN) được xem làm một trong hai nguyên nhân hàng đầu của các ca tử vong trên thế giới và là bệnh lý mạch máu não phổ biến, nguy hiểm nhất hiện nay. Ở Việt Nam, tình hình thiếu trang thiết bị và đội ngũ chuyên gia đang trở thành vấn đề nan giải trong việc chẩn đoán và điều trị hiệu quả TBMMN, đặc biệt là xuất huyết não, dạng cấp tính của TBMMN. Dựa trên việc phân tích các thách thức và đưa ra giải pháp cho các thách thức, trong bài báo này chúng tôi sẽ đề xuất một kiến trúc hướng dịch vụ cho hệ thống tri thức hướng dữ liệu lớn trên ảnh y khoa xuất huyết não. Kiến trúc được đề xuất cung cấp khả năng phát triển có hệ thống tri thức bệnh xuất huyết não bao gồm cả quá trình khai phá và khai thác tri thức; từ đó góp phần vào việc hỗ trợ kịp thời và hiệu quả trong điều trị xuất huyết não.  Ngoài ra, kiến trúc cũng đáp ứng xu hướng hiện đại về mô hình dịch vụ tri thức. Theo xu hướng này, hệ thống quản lý tri thức có thể được mở rộng, chia sẻ cũng như nhận được sự đóng góp tri thức từ các chuyên gia, bác sĩ, bệnh viện và các viện nghiên cứu.
Từ khóa: Dữ liệu lớn, hệ thống tri thức, hướng dịch vụ, xuất huyết não, xử lý ảnh y khoa

Article Details

Tài liệu tham khảo

Al-Ayyoub, M., Alawad, D., Al-Darabsah, K., Aljarrah, I., 2013. Automatic Detection and Classification of Brain Hemorrhages. WSEAS TRANSACTIONS on COMPUTERS. Vol. 12 (10): 395-405.

Baigorri A., Villadangos, J., Astrain, J., A. Córdoba, 2013. A medical knowledge management system based on expert tagging (MKMST). Data Management and Security: Applications in Medicine, Sciences and Engineering. WIT Transactions on Information and Communication Technologies. Vol. 45: 221-231.

Bierly III, P. E., Kessler, E. H., Christensen, E. W., 2000. Organizational learning, knowledge and wisdom. Journal of Organizational Change Management. Vol. 13(6): 595–618.

Chen, Edward T., 2013. An Observation of Healthcare Knowledge Management. Communications of the IIMA: Vol. 13: Iss. 3, Article 7.

Demigha, S., Balleyguier, C., 2014. KMSS: A Knowledge Management System for Senology. Proceedings of ECKM2014, Vol.1: 268-277.

Fatima, Sridevi M, Naza, S., Anjum, K., 2015. Diagnosis and Classification of Brain Hemorrhage using CAD System. Proceeding of NCRIET-2015 & Indian J.Sci.Res. Vol 12(1):121-125.

Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., Ram, S., 2004. Design Science in Information Systems Research. MIS Quarterly. Vol. 28(1): 75–105.

Hingene, M.C., Matkar, S. B., Mane, A. B., Shirsat, A. M., 2015. Classification of MRI Brain Image using SVM Classifier. LISTE - International Joural of Science Technology & Engineering. Vol. 1(9): 24-28.

Le Dinh, T., Rickenberg, T. A., Fill, H.-G., Breitner, M. H., 2015. Enterprise Content Management Systems as a Knowledge Infrastructure: The Knowledge-Based Content Management Framework. International Journal of e-Collaboration. Vol. 11(3): 49–70, IGI Global.

Le Dinh, T., Ho Van, T., Moreau, E., 2014. A Knowledge Management framework for Knowledge-Intensive SMEs. Proceedings of 16th International Conference on Enterprise Information Systems, S. Hammoudi, L. Maciaszek, and J. Cordeiro, Lisbon, Portugal, pp. 435-440.

Le Dinh, T., Phan Thuong, C., Bui T., 2016. Towards an Architecture for Big Data-Driven Knowledge Management Systems. AMCIS 2016, August 11-14 2016, San Diego, CA, USA.

Nguyễn Văn Đăng, 2006. Tai biến mạch máu não. Nhà xuất bản Y học, Hà Nội, 240 trang.

Vũ Hồng Vân, 2017. Đột quỵ/Tai biến mạch não: bệnh lý mạch máu não nguy hiểm nhất, ngày truy cập 15/01/2017. Địa chỉ: http://noitonghop.org/dot-quy-tai-bien-mach-nao-benh-ly-mach-mau-nao-nguy-hiem-nhat/

WHO, 2017. The top 10 causes of death, accessed on 22 March 2017. Available from http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/